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锥形布风板双循环流化床颗粒循环流率研究及预测
一、引言
双循环流化床是一种先进的反应器，被广泛应用于化工、环保、能源等领域。其中关键技术之一是颗粒循环流率的研究与预测。本文以锥形布风板双循环流化床为对象，将从流化床的基础理论、循环流率的研究方法、实验研究以及预测模型等方面进行综述。
二、流化床的基础理论
(1)流化床的定义
流化床是由一定数量的颗粒物质填充至床体中，通过气流的作用使颗粒物质呈现流态的过程，由此产生的气/固、固/固相互作用使得颗粒物质与气体间的传质传热等物理、化学过程得以实现。
(2)流化状态的判据
判定流化状态的常用方法有沉降法和压降法两种；其中，后者能够反映流化床的质量转移过程，判定结果更具有科学性和可靠性。
三、循环流率的研究方法
循环流率是指流化床中固相颗粒物质在床壁和床内间的循环情况。当前主要的研究方法有：色谱和物质平衡两种方法。
(1)色谱法
色谱法是通过床上装有色谱指示剂返回管进行监测，观察颗粒物质在床内的流动情况。该法无需破坏床体结构，且数据处理方便；但受色谱指示剂的选择和泄漏等因素的影响较大。
(2)物质平衡法
物质平衡法是通过测量气/固相组分（如O2、CO2等）的浓度差异计算颗粒物质的流动情况。以O2为例，床内O2流量可表示为CO2消耗量/过量空气气流量；而CO2消耗量则可通过工艺参数和实验数据进行计算。该法可快速准确地反应循环流率，但试验操作较为复杂。
四、实验研究
实验研究是验证循环流率研究方法的有效性和实用性的重要手段。以锥形布风板双循环流化床为对象，进行了一系列实验研究。其中发现，底部通气布风板可以有效地提高循环流率，而锥形床身会减小循环流率。
五、预测模型
预测模型是根据实验参数和先进算法得出的数学模型，可以用于后续工艺设计和研究。目前，流化床循环流率的预测模型主要分为物理模型和神经网络模型两种。其中物理模型以密堆模型、Gidaspow模型、多孔介质模型为代表，具有精度高、参数少的优点；而神经网络模型则以BP神经网络模型和RBF神经网络模型为代表，具有参数多、精度高、智能化等优点。
六、结论
本文从流化床的基础理论、循环流率的研究方法、实验研究以及预测模型等方面进行了综述。对锥形布风板双循环流化床颗粒循环流率的研究与预测进行了探究，认为预测模型应是未来研究的重点与方向。同时，循环流率的实验和模拟应用于现实生产当中，促进双循环流化床的工艺流程的加速和革新。